ANÁLISE DO SISTEMA DE FILAS E DA UTILIZAÇÃO DA CAPACIDADE EM UMA AGÊNCIA BANCÁRIA NO MUNICÍPIO DE CAMPOS DOS GOYTACAZES - RJ

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1 XXX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Maturidade e desafios da Engenharia de Produção: competitividade das empresas, condições de trabalho, meio ambiente. São Carlos, SP, Brasil, 12 a15 de outubro de ANÁLISE DO SISTEMA DE FILAS E DA UTILIZAÇÃO DA CAPACIDADE EM UMA AGÊNCIA BANCÁRIA NO MUNICÍPIO DE CAMPOS DOS GOYTACAZES - RJ CARLOS EDUARDO GUEDES DA SILVA MANHÃES (UENF) ceguedes@gmail.com Kalliny Nayara dos Santos Ribeiro (UENF) kallinynsr@yahoo.com.br José Ramón Arica Chávez (UENF) arica@uenf.br O tempo de espera para atendimento em instituições bancárias tem sido motivo de freqüentes reclamações por parte dos clientes. Este descontentamento é prejudicial aos mesmos e à imagem destes bancos, visto ser este um dos motivos habituais que leva os consumidores a se desligarem destas agências, na busca de melhores serviços. Na cidade de Campos dos Goytacazes, estado do Rio de Janeiro, em uma determinada agência bancária, que não será identificada nominalmente, observou-se que o tempo de espera nas filas parece excessivo. O principal motivo de tal deficiência parece ser a subutilização de sua capacidade de atendimento. Desta forma, este trabalho tem por objetivo fazer um estudo do comportamento dos tempos de espera e atendimento dentro da agência bancária, verificando se a mesma atende ao estabelecido pela Lei Estadual 4.223/03, que prevê um tempo máximo de espera para atendimento de quinze (15) minutos em dias normais e vinte (20) minutos em vésperas e pós-feriados. Utilizando a Simulação Computacional, apresenta-se um estudo nessa agência, formula-se um diagnóstico e sugerem-se medidas a serem tomadas para a realização da melhoria das medidas de desempenho do sistema (tempos de espera e atendimento). Palavras-chaves: Filas, Tempo de espera, Atendimento bancário, Simulação.

2 1. INTRODUÇÃO A concorrência do setor bancário no Brasil tem se intensificado cada vez mais, exigindo das instituições uma busca contínua por inovações tecnológicas e melhoria no atendimento, visando à máxima satisfação dos clientes. Nesse ambiente competitivo, a qualidade dos serviços prestados se torna um fator diferencial e primordial para o sucesso e sustentabilidade das agências bancárias. Não basta apenas conquistar novos clientes, mas também torná-los fiéis às suas respectivas agências. Um dos fatores que mais afetam a percepção do cliente perante os serviços prestados pelas instituições bancárias é o tempo de espera nas filas para atendimento, motivo de freqüentes reclamações por parte dos clientes, estimulando seus desligamentos dessas agências, na busca de melhores serviços. Tal problema, junto à redução de custos, levou os bancos a buscarem soluções tecnológicas de auto-atendimento, como a instalação de caixas eletrônicos e home banking. Estas medidas reduziram o tempo e necessidade freqüente de ir até as agências, propiciando maior flexibilidade de horário para fazerem as transações. Entretanto, o problema das longas filas nos caixas ainda perdura. Em parte, porque há um segmento, formado por boa parcela dos clientes, que é mais conservador e tem resistência às inovações tecnológicas, preferindo um contato pessoal, em parte, porque certas transações bancárias devem ser feitas pessoalmente nas agências, com contato pessoal. As longas esperas para atendimentos em agências bancárias se tornaram um problema tão recorrente, que atraiu a atenção dos órgãos de proteção ao consumidor e foram criadas diversas leis para solucionar o problema. Na cidade de Campos dos Goytacazes (RJ), numa agência bancária de grande circulação (que não será identificada nominalmente), motivo deste estudo, observou-se um tempo excessivo de espera nas filas. Os principais motivos de tal deficiência parecem estar associados à subutilização de sua capacidade de atendimento, uma vez que a empresa utiliza apenas um terço de sua capacidade instalada para atendimento. Há, em vigência no município, a Lei Estadual 4.223/03, que limita o tempo máximo de espera para atendimento em vinte (20) minutos. Considerando que o tempo de espera em tal agência é motivo de freqüentes reclamações nos órgãos competentes, percebeu-se a necessidade de uma averiguação de seu sistema de atendimento, verificando se os tempos de espera nas filas estão em conformidade com a Lei Estadual. O presente trabalho tem por objetivo fazer um estudo do comportamento dos tempos de espera e atendimento dentro da agência bancária em questão. Utilizando a Teoria das Filas, será analisado o sistema e serão sugeridas medidas a serem tomadas visando a melhoria do desempenho do sistema. 2. O PROBLEMA DA CAPACIDADE EM SERVIÇOS BANCÁRIOS Uma das dimensões mais relevantes que permeiam a percepção do consumidor em relação à qualidade de atendimento diz respeito à disposição e rapidez da empresa em fornecer o serviço solicitado. Fazer com que o cliente espere um tempo demasiado para ser 2

3 atendido é algo extremamente prejudicial à empresa, tal espera é ainda mais nociva à empresa de serviços quando se leva em conta o custo da espera para os clientes - custo de oportunidade, tomando o tempo como unidade de valor (ARAUJO & CARNEIRO, 2008, p. 2). Dessa forma, é fundamental para o sucesso da empresa um bom dimensionamento da capacidade, que se define como uma tarefa que procura equilibrar o dimensionamento de recursos com o comportamento da demanda (variabilidade, sazonalidade, expectativas dos clientes). (FIGUEIREDO & ESCOBAR, p.3, 2004). Segundo SILVA (2007, p.10), com o objetivo de aumentar a velocidade de transações e, conseqüentemente, diminuir o tempo de espera dos consumidores, as agências bancárias vêm investindo cada vez mais na informatização e no auto-atendimento em caixas eletrônicos. No entanto, há uma boa parcela de clientes que se sente insegura com a tecnologia, conforme atestado pela autora. A má definição da capacidade gera sérias conseqüências: o excesso de capacidade pode significar queda de rentabilidade, enquanto a incapacidade de atendimento ocasiona a formação de filas extensas de espera para atendimento, resultando em perda de clientes e receitas devido à queda na qualidade dos serviços. Em agências bancárias, o tamanho e a velocidade da fila têm impacto significativo sobre o tempo de espera percebido e sobre a percepção da qualidade dos serviços do banco, ressaltando a importância estratégica do ajuste entre demanda e oferta. Mais que isso, o problema de longas esperas em filas de agências bancárias para atendimento em caixas tomou proporções jurídicas. Segundo CHWIF & MEDINA (2006, p.2) a lei é um passo na garantia de nível de serviço mínimo ao usuário. Vários municípios propuseram leis com tempos máximos de espera em filas. Este tempo considera o momento que o cliente chega à agência até ser atendido. O não cumprimento da mesma acarreta em pagamento de multas, além de denegrir a imagem da agência perante os consumidores (DELFINO, 2007). 3. METODOLOGIA APLICADA AO ESTUDO DE CASO Para abordar o problema de congestionamento em caixas de atendimento, através de uma alocação adequada de equipamentos, mão-de-obra e infra-estrutura, optou-se pela modelagem do sistema através do software ARENA, que utiliza os princípios da Teoria de Filas. Quando aplicado ao problema de dimensionamento de capacidade, seu principal objetivo é minimizar os gargalos, ou seja, pontos em que a demanda excede a capacidade oferecida, ocasionando uma sobrecarga do sistema e gerando filas (PRADO, 2004, p.20). Seguindo a estratégia de Nível de Serviço, uma vez que a agência bancária apresenta altos custos de contratação e treinamento de funcionários, que são altamente qualificados, encontra-se a capacidade fixa ótima, equilibrando momentos de gargalo e ociosidade. Será descrita, a seguir, a metodologia aplicada. 3.1 Objeto de Estudo Como objeto de análise, foi selecionada uma agência bancária de grande circulação localizada no município de Campos dos Goytacazes, Estado do Rio de Janeiro, cujo sistema 3

4 de atendimento para pessoas físicas consiste de três tipos de caixa distintos, com disciplina de atendimento do tipo FIFO (First In, First Out): o Convencional atende pessoas que desejam realizar três (3) ou mais operações ou depósito; o Rápido, pessoas que desejam realizar até duas (2) operações, excetuando-se depósito; e o Prioritário, destinado para atendimento de idosos, deficientes, gestantes e pessoas com criança de colo. Tal agência foi escolhida devido à grande quantidade de reclamações e ações movidas contra a mesma no Órgão Municipal de Proteção ao Consumidor (PROCON). Segundo dados fornecidos pela instituição, 56% dos processos movidos contra agências bancárias no ano de 2008 foram motivados por tempo de espera na fila além do limite estabelecido por lei (Figura 4.1). Figura Motivos de processos contra instituições bancárias em 2008 (Fonte: elaborado à partir de dados fornecidos pelo PROCON Campos). De todos os processos movidos, 34% se direcionaram à agência objeto de estudo deste trabalho (Figura 4.2). Figura Processos movidos por clientes contra instituições bancárias em 2008 (Fonte: elaborado à partir de dados fornecidos pelo PROCON Campos). 3.2 A Coleta de Dados A coleta de dados se deu com base em uma pesquisa de campo, dentro da própria agência bancária. Foram observados os comportamentos das filas formadas pelos clientes que aguardavam atendimento, desde o momento em que chegavam à agência, até o momento que dela saíam, durante as terças, quartas e quintas-feiras. Através de 6 (seis) observações diárias, com duração de 10 (dez) minutos cada uma, em horários fixos, durante 4 (quatro) semanas, foram observadas as quantidades de clientes que chegavam à agência (ver Tabelas ). 4

5 TERÇAS-FEIRAS CONVENCIONAL RÁPIDO PRIORITÁRIO 21/jul 28/jul 04/ago 11/ago TOTAL 21/jul 28/jul 04/ago 11/ago TOTAL 21/jul 28/jul 04/ago 11/ago TOTAL TOTAL MÉDIA 4,00 2,50 4,83 4,17 3,88 9,83 7,67 7,00 8,67 8,29 2,33 2,67 6,33 6,00 4,33 Tabela Número de clientes observados na agência durante as terças-feiras QUARTAS-FEIRAS CONVENCIONAL RÁPIDO PRIORITÁRIO TOTA TOTA 29/jul 05/ago 12/ago 29/jul 05/ago 12/ago 29/jul 05/ago 12/ago L L TOTA L TOTA L MÉDI A 2,33 3,00 3,00 2,78 8,50 9,33 7,17 8,33 4,00 5,33 4,17 4,50 Tabela Número de clientes observados na agência durante as quartas-feiras QUINTAS-FEIRAS CONVENCIONAL RÁPIDO PRIORITÁRIO 16/jul 23/jul 30/jul 13/ago TOTAL 16/jul 23/jul 30/jul 13/ago TOTAL 16/jul 23/jul 30/jul 13/ago TOTAL TOTAL MÉDIA 2,50 2,50 2,83 3,83 2,92 5,67 4,83 6,00 6,17 5,67 2,17 1,83 3,83 3,00 2,71 Tabela Número de clientes observados na agência durante as quintas-feiras 5

6 A fim de analisar, também, o tempo que cada um destes clientes esperou até ser atendido e a duração destes atendimentos, os pesquisadores permaneceram na agência até que o último cliente que chegou ao banco dentro do intervalo estipulado para análise das chegadas fosse atendido e deixasse a agência. Observou-se que, conforme o percebido, os tempos de espera para atendimento excedem os dos estabelecidos por Lei em todos os caixas. Para o Caixa Convencional observou-se um tempo médio de espera de 55 (cinqüenta e cinco) minutos; para o Caixa Rápido, 80 (oitenta) minutos; e para o Caixa Prioritário, 54 (cinqüenta e quatro) minutos. Como ferramentas de medição de tempo foram utilizados relógios digitais. 3.3 Testes Estatísticos Após a coleta dos dados, foram elaboradas tabelas contendo os tempos observados. Através destas relações de dados, foram também realizados testes de hipótese de variância em relação ao número de clientes que chegam à agência diariamente, a fim de verificar a conformidade dos dados observados e analisar as relações existentes entre os três dias da semana observados (terça, quarta e quinta-feira). Foi utilizado como ferramenta o Teste F de Fisher-Snedecor, ao nível de significância de 1%. A hipótese de nulidade formulada é a de que não há diferença entre os efeitos dos tratamentos ou os efeitos de tratamentos são nulos, ou seja: H 0 : H 0 : O Teste se baseia na seguinte relação: Fonte de Variação Soma dos Quadrado Graus de Liberdade Média dos Quadrados F 0 Tratamentos SS Treatments a-1 MS Treatments Erro SS E a(n-1) MS E Total SS T an-1 Tabela Análise de Variância de Único Fator, Modelo de Efeito Fixo Onde: SS Treatments a 2 yi n i 1 2 y N Representa a variação das médias dos tratamentos em torno da média geral. 6

7 2 SS T y ij a n i 1 j 1 Representa a variação de todas as observações em torno da média geral. SS E SS T SS Treatments Representa a variação devido ao erro experimental. MS Treatments SS Treatments ( a 1) MS E SS E a( n 1) Aceita-se a hipótese nula quando F 0 < f 0, sendo f 0 o valor encontrado na tabela F de Fisher-Snedecor. Primeiramente, foram testadas as conformidades entre os dias da semana isoladamente. Observou-se que há uniformidade entre os dados coletados, excetuando-se os dados das terças-feiras, que não apresentaram uniformidade em relação ao caixa Prioritário. Optou-se, então, por desconsiderá-los. Em seguida, a mesma análise foi realizada para averiguar a conformidade entre os dados restantes, ou seja, entre todos os dias para cada caixa separadamente. Os resultados de tal análise são mostrados na Tabela 3.5. Causas de Soma dos Graus de Média dos Variação Quadrados Liberdade Quadrados F 0 f 0 Convencional 42, ,24 1,18 2,66 Erro 197, ,58 Total 239,59 65 Rápido 154, ,48 1,92 2,66 Erro 444, ,08 Total 598,98 65 Prioritário 53,81 6 8,97 2,65 3,38 Erro 118, ,39 Total 172,48 41 Tabela Resultados do teste de hipótese relativos a cada caixa 7

8 3.4 Análise dos Tempos entre Chegadas e de Atendimento O próximo passo consistiu em analisar os tempos, através de suas médias de distribuição. Como ferramenta para desempenhar tal atividade, foi utilizado o recurso do software ARENA conhecido como Input Analyzer. Este analisador de dados de entrada avalia os dados de um processo e indica a melhor opção de aderência a uma distribuição estatística a eles aplicada, utilizando o Teste Qui-Quadrado para verificar se a distribuição das freqüências observadas dos dados se ajusta a um modelo teórico pré-determinado, medindo a eficiência do ajuste da distribuição; i.e., o quanto a freqüência observada está próxima da freqüência esperada, daí o nome de aderência. A Tabela 3.6 ilustra as freqüências observadas no sistema em vigência na agência bancária. CAIXA QUANTIDADE DISTRIBUIÇÃO DOS TEMPOS ENTRE CHEGADA DISTRIBUIÇÃO DOS TEMPOS DE ATENDIMENTO CONVENCIONAL 1 EXPO(3.10) GAMM(3.37, 1.48) RÁPIDO 2 EXPO(1.31) LOGN(3.42, 2.68) PRIORITÁRIO 1 WEIB(2.71, 0.983) LOGN(3.34, 2.62) Tabela Resumo das distribuições dos tempos entre chegadas e atendimento para cada caixa 3.5 Modelagem do Sistema A modelagem do sistema de atendimento vigente na agência bancária é mostrada na Figura 3.3. Figura Esquema do sistema de atendimento da agência 8

9 A partir desta modelagem, utilizou-se o software ARENA para visualizar o funcionamento do sistema em vigor na agência. Para um dia útil normal de 06 (seis) horas, observou-se os seguintes resultados: CAIXA QUANTIDADE DE CAIXAS DURAÇÃO MÉDIA DE ATENDIMENTO (MIN) TEMPO MÉDIO DE ESPERA (MIN) TAMANHO MÉDIO DA FILA (UNIDADE) CONVENCIONAL PRIORITÁRIO RÁPIDO 1 5,40 89,40 27,87 2 4,80 4,80 0,91 1 3,00 27,60 9,04 2 3,60 1,80 0,21 2 3,30 48,00 32,25 3 3,20 3,00 1,60 Tabela Resumo do relatório gerado pelo ARENA Através da Tabela 3.7, pode-se inferir que a quantidade de caixas em utilização pela empresa no momento de realização do estudo 1 (um) Caixa Convencional, 1 (um) Caixa Prioritário e 2 (dois) Caixas Rápidos - é insuficiente para o cumprimento da Lei Estadual 4.223/03. Pode-se concluir também que o número ideal de caixas em funcionamento seria de 2 (dois) Caixas Convencionais, 2 (dois) Caixas Prioritários e 3 (três) Caixas Rápidos. 4. CONSIDERAÇÕES FINAIS Através deste trabalho, foi realizado um estudo sobre o comportamento dos tempos de espera e atendimento dentro de uma determinada agência bancária, alvo freqüente de reclamações e processos no PROCON. Utilizando a Teoria das Filas, foi analisado o sistema em vigência, constatando sua ineficiência em relação ao cumprimento da Lei Estadual 4.223/03, que trata do tempo de espera para atendimento em caixas em agências bancárias. Assim, sugeriu-se medidas com a finalidade de promover melhorias no desempenho do sistema, através da contratação de 3 (três) novos funcionários para desempenharem os papéis de caixas, reduzindo o tamanho das filas. Dessa forma, os tempos de espera de atendimento entrariam em conformidade com aqueles estabelecidos por lei, ou seja, menores que 20 (vinte) minutos para dias normais e 30 (trinta) minutos para vésperas e pós-feriados e dias de pagamento. Uma vez que a agência possui capacidade para 9 (nove) terminais, a solução apresentada não exigiria grandes mudanças na infra-estrutura. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ARAÚJO, C. A. S.; CARNEIRO, T. C. J. C. Filas nos bancos: Por que a tecnologia da informação não resolve? A percepção dos gerentes sobre causas e prováveis soluções. Rev. Eletrônica de Administração REAd [online]. Rio Grande do Sul, vol.14, n.3, Disponível em < las&acao=busca&pagina=1>. Acessado em 25 Jun

10 CHWIF, L.; MEDINA, A. C. Uma análise crítica da Lei Municipal ou Lei das Filas sob a ótica da Pesquisa Operacional: conclusões derivadas de modelos de simulação de eventos discretos. In: XXVI Encontro Nacional de Engenharia de Produção, 2006, Fortaleza. Anais do XXVI Encontro Nacional de Engenharia de Produção, DELFINO, J. Procon autua bancos por desrespeitar tempo da fila. Disponível em < Acessado 25 Jun FIGUEIREDO, K. F.; ESCOBAR, D. Gestão de Capacidade em Serviços. Relatório COPPEAD, Rio de Janeiro, n.369, 23p., PRADO, D. S. Usando o Arena em Simulação. Belo Horizonte: INDG Tecnologia e Serviços Ltda., 2004, 2ª Ed. Série Pesquisa Operacional. Vol. 3. RIO DE JANEIRO. Lei nº 4.223, de 24 de Novembro de Determina obrigações às agências bancárias no espaço geográfico do Estado do Rio de Janeiro em relação aos seus usuários. Secretaria do Governo Estadual. Rio de Janeiro, 24 de Novembro de SILVA, M. M. L. da. A Qualidade dos serviços bancários no Brasil. Rev. Eletrônica de Administração REEAD [online], vol.2, n.2, Disponível em < Acessado em 25 Jun